Zkušenosti univerzitního pracoviště s aplikovaným výzkumem a vývojem

Transkript

1 Zkušenosti univerzitního pracoviště s aplikovaným výzkumem a vývojem Prof. Ing. Vladimír MAŘÍK, DrSc. Katedra kybernetiky EU Center of Excellence Fakulta elektrotechnická České vysoké učení technické v Praze

2 Katedra kybernetiky ČVUT EU Centrum Excelence Stručná informace o pracovišti: 155 pracovníků: 18 akademických pracovníků 83 vědeckých pracovníků a 48 Ph.d. studentů 6 technicko-administrativních pracovníků Strategické cíle: Kvalitní výzkum s mezinárodně uznávanými, excelentními výsledky Podpora transferu know-how do praxe Demonstrace možností spolupráce universit s průmyslem Magisterské a doktorské vzdělávání s vysokým stupněm výběrovosti

3 Oblasti výzkumu Přírodou inspirované výpočetní systémy, umělá inteligence Řešení problémů, logické programování, strojové učení, rozpoznávání, znalostní ontologie, bio a lékařské rozhodování Inteligentní analýza dat, dolování dat z databází Dolování dat, evoluční výpočetní techniky, datové sklady, datové a SW architektury, relační učení Agentní technologie a distribuované rozhodování Distribuovaná umělá inteligence, agentní architektury, multi-agentní systémy, komunikace a vyjednávání, koordinace a spolupráce, kolektivní chování, důvěra, agentní platformy, plánování výroby a rozvrhování Mobilní a kolektivní robotika Kombinace senzorických systémů, tvorba modelu světa, navigace v neznámém prostředí, spolupráce člověk-robot, kolektivní robotika, 3D laserové skenování a virtuální realita Strojové vnímání Rekonstrukce 3D scény z řady snímků, rozpoznávání objektů, všesměrové vidění, rekonstrukce povrchu podle stereovidění, matematický výzkum v souvislosti s nejistotou informace (kvantova a fuzzy logika) Diagnostika, testování and síťová bezpečnost Metodiky komplexního softwarového a semi-automatické testování, metody umělé inteligence pro diagnostiku, distribuovaná diagnostika, detekce a prevence napadení počítačové sítě

4 Evropské projekty EU Centre of Excellence (2000): Machine Intelligence Research and Application Centre for Learning Excellence M i r a c l E C E N T R E O F E X C E L L E N C E Participace v FP5: 15 projektů (1 koordinován) Cena IST 2006 za systém I4Control Participace v FP6: 15 projektů Participace v FP7: 9 projektů 4 v jednání

5 Dlouhodobá spolupráce s průmyslem Rockwell Automation: 10+ projektů v oblasti umělé inteligence BAE Systems: Multi-agentní prevence kolizí bezpiltoních prostředků Boeing: Rozpoznávání cílů v obrazech Medtronic: SW pro kardiostimulátory a další zdravotnické přístroje Honeywell: Sledování osob kamerou TOYOTA Motor Corporation: Strojové vidění Volkswagen: Zpracování obrazu z jedoucího automobilu DENSO Automotive: Agentově založená palubní diagnostika automobilu CADENCE Design Systems: Multi-agentní modelování procesu návrhu integrovaných obvodů Samsung: Rekonstrukce obrazů Google: Vyhledávání založené na fragmentech obrázků, bezpečnost Texas Instruments: Zpracování signálů Hitachi: Zpracování obrazu a rozpoznávání tváří Siemens, Transportation Systems: Plánování a rozvrhování vnitropodnikovou logistiku TDE Durmersheim: Strojové učení v oblasti predikce spotřeby plynu Automation of Railways, CZ: Software pro testování systémů Auto-bloc

6 Spolupráce s obranným a vládním průmyslem U.S. Air Force Research Laboratory Office for Naval Research (ONR) CERDEC, U.S. Army Missile Defence Agency (MDA) MO ČR NASA, USA FAA, USA

7 Struktura financování ČVUT-MŠMT Veřejné finance ČR EU projekty Průmyslová spolupráce

8 Aktivity v oblasti transferu technologií Spin-off a start-up společnosti: CERTICON, a.s.: (100+ zaměstnanců): vývoj softwaru, integrace síťových služeb, testování softwaru, prediktivní algoritmy, plánování a rozvrhování ProTyS, a.s.: (43 zaměstnanců) vývoj softwaru, testování softwaru, inteligentní řídící algoritmy, fuzzy logika NeoVision s.r.o.: (21 zaměstnanců): strojové vidění Eydea, s.r.o. (4 zaměstnanců): zpracování obrazu Cognitive Security, s.r.o. (3): síťová bezpečnost Agentfly Technolgies, s.r.o. (2): řízení letového provozu Národní Centrum aplikované kybernetiky: ČVUT, VUT Brno, ZČU, TU Otrava, ÚI AV ČR, ÚTIA AV ČR, CertiCon, Neovision + 7 dalších společností. Hlavním cílem: Centrum pro transfer technologií, rozšiřování špičkových znalostí: např. s VUT v Brně v oblasti mobilní robotiky a ZČU v Plzni v oblasti zpracování přirozené řeči s přímou návazností na realizátory

9 Směrem ke konkurenceschopnosti Spolupracujeme s renomovanými universitami a ústavy ve světě Velké a technologicky významné firmy a instituce odebírají trvale výsledky Export výzkumných a experimentálně-vývojových služeb katedry ve výši 2 mil. US$ ročně (v oblasti ICT jako liberecký a ústecký kraj dohromady) Export včetně spin-off firem - 10 mil. US$ Vytvořeno 250 míst pro kvalifikované pracovní síly v českých entitách Podařilo se nám uzavřít celý řetězec od základního výzkumu až po průmyslové produkty a služby

10 Vize Podpora vzdělávání špičkových studentů: Spolupráce s ČVUT Media Lab Foundation Expanze do USA za podpory Czechinvestu: Kancelář v San Jose, Sillicon Valey, Kalifornie, USA Koncentrace/nárůst zdrojů: Český institut informatiky a kybernetiky

11 Český institut informatiky a kybernetiky m2, 450 výzkumníků (4 pracoviště ČVUT, části dalších kateder, týmy z ÚI AV ČR, ÚTIA AV ČR, MFF UK) Národní charakter propojení s TU VŠB Ostrava, VUT Brno, ZČU, TU Liberec Společné laboratoře s renomovanými univerzitami (ETH Zurich, Vienna Univ. of Technology, Carnegie Mellon, IIT Tokyo), silná účast zahraničních odborníků Integrovaná výuka Ph.D. studentů Inkubátor start-upů (15-20), kanceláře zástupců velkých firem (IBM, Honeywell, Google, Microsoft..) State-of-the-art, kompetitivní a finančně samoudržitelná instituce

12 Český institut informatiky a kybernetiky

13 Zkušenosti z našeho pracoviště Není třeba hledat ostrou hranici mezi základním a aplikovaným výzkumem Je však nutné jasně oddělovat aplikovaný výzkum a vývoj vývoj produktů nemůže probíhat na universitě Dlouhodobá udržitelnost nás nutí se orientovat především na výzkum, který je špičkový a aplikovatelný Hodnocení kvality výzkumu není zásadní problém kvalita se pozná velmi rychle Pro dlouhodobě konkurenceschopný výzkum je třeba koncentrovat nadkritické množství schopných výzkumníků Týmy se nerozjedou bez dostatečné podpory (u nás synergie několika zdrojů: 2 VZ, 2 projekty 250, 1 centrum, EU projekty) Velkou posilou výzkumníci z jiných zemí (SRN, Japonsko, V.Británie) a navrátilci (celkem 6)

14 Základní premisy úspěšného výzkumu Kvalitní výsledky mohou vznikat pouze na pracovištích, která považují kvalitu a mezinárodní špičkovost výsledků za jádro své dlouhodobé vize, doslova za podstatu své existence Kvalitní výzkum musí být na celostátní úrovni jasně identifikován a cíleně podporován Plošnost a rozdrobenost financování podporuje průměrnost Současný způsob řízení vede ke zbytňování kamenných institucí namísto dynamického propojování výzkumných organizací různého typu a vytváření virtuálních výzkumných center strategického charakteru velmi významné pro ČR Výzkum a výchova opravdových odborníků by neměly být uměle separovány to platí zvláště pro aplikovaný výzkum Hodně kvalitních pracovišť a výsledků, ale chybí efektivní nástroje pro přenos výsledků do praxe, metody a metodologie pro podporu inovací

15 Transfer výsledků aplikovaného výzkumu Modely pro transfer technologií - Hospodářské smlouvy - Prodej patentů a licencí - Společné laboratoře - Start-up a spin-off firmy - Centra transferu technologií - Inkubátory a technologické parky Žádný z uvedených modelů nemůže být uveden v život bez skutečné snahy obou zúčastněných stran transferu či inovačního procesu dosáhnout. České firmy teprve začínají chápat - nezbytnost finančního vkladu pro hladký průběh transferu, - znalosti a IPR jsou obchodní komoditou, pro něž se postupně vytváří trh jako pro jakoukoliv komoditu jinou

16 Zkušenosti s jednotlivými modely transferu Patenty - mají smysl jen zahraniční, nejlépe v USA a odtud pak EU - v tuzemsku je efektivnější průmyslový vzor Licence - zatím se jeví jako nejefektivnější nástroj, rychlý, transparentní Společné laboratoře - velmi efektivní, ale vhodné jen pro dlouhodobou spolupráci Start-upy a spin-offy - nedostatek zkušeností a kapitálu - zastaralé pojetí: vědec se jen zřídkakdy stane vývojářem, obchodníkem či finančním ředitelem - Czechinvest inkubátor v Silicon Valley pozitivní aktivita - administrativní a právní složitost

17 Zkušenosti s jednotlivými modely Centra transferu technologií (centra kompetence): - docela efektivní pokud jsou relativně úzce technologicky zaměřena - velmi dobré zkušenosti s virtuálními centry Technologické parky: neplní svoji roli (až na výjimky) zastaralé pojetí: pouze prostor k pronájmu, byrokratický přístup veliké nebezpečí v souvislosti se strukturálními fondy

18 Co postrádáme? Chybí kvalifikovaní odborníci pro transfer technologií a inovace (odborníci schopní budovat sociální sítě výzkumníků s průmyslníky, podnikateli, venture kapitalisty, bankéři apod.) Nedostatečná výchova a motivace k transferu a inovacím - dosud chybí aspoň jediný studijní obor - podpora ze strany PR mizivá Je třeba budovat efektivní organizace transferu technologií, privatizovat podstatnou část sektoru transferu Měly by vznikat specializované firmy s všestrannými schopnostmi (aplikovaný výzkum, vývoj, marketing, obchod) a dostatečnou kapacitou pro realizaci transferu technologií a dotahování výsledků aplikovaného výzkumu do průmyslové praxe

19 Závěry pro moji činnost v VR TA ČR Jsem připraven koncepčně podporovat a rozvíjet: 1. Vytváření center kompetence a jejich postupnou transformaci ve strategická centra 2. Moderní, netradiční metody a best practices v oblasti spolupráce mezi výzkumnými, vývojovými a výrobními organizacemi 3. Efektivní metody evaluace projektů cílených na identifikaci těch nejlepších 4. Propojování základního a aplikovaného výzkumu (např. propojování grantů GA ČR a TA ČR) 5. Propojování a sdružování prostředků se zahraničními grantovými agenturami